【OpenCV 例程200篇】48. 圖像增強(qiáng)—彩色直方圖匹配

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圖像直方圖是反映圖像像素分布的統(tǒng)計(jì)表。 灰度直方圖是圖像灰度級(jí)的函數(shù)，用來(lái)描述每個(gè)灰度級(jí)在圖像矩陣中的像素個(gè)數(shù)。

直方圖匹配又稱為直方圖規(guī)定化，是指將圖像的直方圖調(diào)整為規(guī)定的形狀。 例如，將一幅圖像或某一區(qū)域的直方圖匹配到另一幅影像上，使兩幅影像的色調(diào)保持一致。

這就需要在直方圖均衡的基礎(chǔ)上，再進(jìn)行一次反變換，將均勻形狀的直方圖調(diào)整為規(guī)定的形狀。

直方圖匹配的主要步驟為：

（1）通過(guò)規(guī)定圖像 z 的直方圖 $p_z(z)$，計(jì)算其直方圖均衡變換的 $s_k$；

（2）通過(guò) $s_k$ 計(jì)算圖像 z 的直方圖均衡變換函數(shù) $G$，$G(z_q)=s_k$；

（3）計(jì)算變換函數(shù) $G$ 的逆變換函數(shù) $G^{?1}$，$z_q=G^{?1}(s_k)$；

（4）對(duì)輸入圖像 r 進(jìn)行直方圖均衡得到均衡圖像 s，然后再用逆變換函數(shù) $G^{?1}$ 將其映射到 $p_z(z)$，得到直方圖匹配圖像 z。本步驟中的兩次變換，也可以合并為一次完成。

OpenCV 對(duì)于彩色圖像的直方圖匹配，需要對(duì)各個(gè)顏色通道分別進(jìn)行運(yùn)算。

例程 1.60 通過(guò)進(jìn)行彩色圖像的直方圖匹配，使初始圖像 Gaia 的直方圖分布，調(diào)整到近似模板圖像 Lena 的分布，從而具有 Lena 圖像的色彩風(fēng)格。

例程：1.60 彩色圖像直方圖匹配

# 1.60 彩色圖像的直方圖匹配img = cv2.imread("../images/imgGaia.tif", flags=1) # flags=1 讀取為彩色圖像imgRef = cv2.imread("../images/imgLena.tif", flags=1) # 匹配模板圖像 (matching template)_, _, channel = img.shapeimgOut = np.zeros_like(img)for i in range(channel):print(i)histImg, _ = np.histogram(img[:,:,i], 256) # 計(jì)算原始圖像直方圖histRef, _ = np.histogram(imgRef[:,:,i], 256) # 計(jì)算匹配模板直方圖cdfImg = np.cumsum(histImg) # 計(jì)算原始圖像累積分布函數(shù) CDFcdfRef = np.cumsum(histRef) # 計(jì)算匹配模板累積分布函數(shù) CDFfor j in range(256):tmp = abs(cdfImg[j] - cdfRef)tmp = tmp.tolist()index = tmp.index(min(tmp)) # find the smallest number in tmp, get the index of this numberimgOut[:,:,i][img[:,:,i]==j] = indexfig = plt.figure(figsize=(10,7))plt.subplot(231), plt.title("Original image"), plt.axis('off')plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) # 顯示原始圖像plt.subplot(232), plt.title("Matching template"), plt.axis('off')plt.imshow(cv2.cvtColor(imgRef, cv2.COLOR_BGR2RGB)) # 顯示匹配模板plt.subplot(233), plt.title("Matching output"), plt.axis('off')plt.imshow(cv2.cvtColor(imgOut, cv2.COLOR_BGR2RGB)) # 顯示匹配結(jié)果histImg, bins = np.histogram(img.flatten(), 256) # 計(jì)算原始圖像直方圖plt.subplot(234, yticks=[]), plt.bar(bins[:-1], histImg)histRef, bins = np.histogram(imgRef.flatten(), 256) # 計(jì)算匹配模板直方圖plt.subplot(235, yticks=[]), plt.bar(bins[:-1], histRef)histOut, bins = np.histogram(imgOut.flatten(), 256) # 計(jì)算匹配結(jié)果直方圖plt.subplot(236, yticks=[]), plt.bar(bins[:-1], histOut)plt.show()

（本節(jié)完）

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【OpenCV 例程200篇】05. 圖像的屬性（np.shape）
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總結(jié)

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